PHP中实现数据库查询的缓存穿透防御：布隆过滤器与空对象模式

好的，让我们开始吧。

PHP中实现数据库查询的缓存穿透防御：布隆过滤器与空对象模式

大家好，今天我们来聊聊PHP应用中一个常见但又比较棘手的问题：缓存穿透，以及如何利用布隆过滤器和空对象模式来有效地防御它。缓存穿透不仅会增加数据库的压力，还可能导致系统性能急剧下降甚至崩溃。

什么是缓存穿透？

缓存穿透是指客户端请求的数据在缓存中不存在，数据库中也不存在，导致每次请求都要穿透缓存直接访问数据库。如果大量请求同时发生，就会对数据库造成巨大的压力，甚至导致数据库宕机。这和缓存击穿（key过期）和缓存雪崩（大量key同时过期）有所不同，缓存穿透是根本不存在这些key。

举个例子，假设我们的用户ID是从1开始递增的，而客户端恶意请求了ID为 -1、0、或者一个超大的不存在的ID。缓存和数据库中都没有这些ID对应的数据，每次请求都会直接打到数据库。

缓存穿透的危害

• 数据库压力增大： 每次请求都直接访问数据库，导致数据库负载急剧增加。
• 系统性能下降： 数据库成为瓶颈，导致整个系统的响应速度变慢。
• 安全风险： 恶意攻击者可以利用缓存穿透来发起拒绝服务（DoS）攻击。

如何防御缓存穿透？

目前比较常用的防御缓存穿透的手段主要有以下几种：

1. 缓存空对象： 如果数据库查询结果为空，则将空结果（例如NULL或者一个预定义的空对象）缓存起来。
2. 布隆过滤器（Bloom Filter）： 在缓存之前设置一个布隆过滤器，用于快速判断请求的数据是否存在于数据库中。
3. 参数校验： 在接口层面进行参数校验，过滤掉明显不合法的请求。

接下来，我们将重点介绍如何使用布隆过滤器和空对象模式来防御缓存穿透，并给出相应的PHP代码示例。

空对象模式（Null Object Pattern）

空对象模式是一种设计模式，它使用一个“空对象”来代替 NULL，从而避免了空指针异常。在缓存穿透的场景下，我们可以将空对象缓存到缓存中，当缓存未命中时，数据库查询结果为空，我们将空对象放入缓存，下次同样的请求过来，直接从缓存中获取空对象，避免了穿透到数据库。

PHP 代码示例：空对象模式

<?php

interface UserInterface {
    public function getId(): ?int;
    public function getName(): ?string;
}

class User implements UserInterface {
    private ?int $id;
    private ?string $name;

    public function __construct(?int $id, ?string $name) {
        $this->id = $id;
        $this->name = $name;
    }

    public function getId(): ?int {
        return $this->id;
    }

    public function getName(): ?string {
        return $this->name;
    }
}

class NullUser implements UserInterface {
    public function getId(): ?int {
        return null;
    }

    public function getName(): ?string {
        return null;
    }
}

class UserService {
    private Redis $redis;
    private PDO $db;

    public function __construct(Redis $redis, PDO $db) {
        $this->redis = $redis;
        $this->db = $db;
    }

    public function getUserById(int $id): UserInterface {
        $cacheKey = "user:{$id}";
        $cachedUser = $this->redis->get($cacheKey);

        if ($cachedUser) {
            $userData = json_decode($cachedUser, true);
            if ($userData === null) {
                return new NullUser(); // 返回空对象
            }
            return new User($userData['id'], $userData['name']);
        }

        $stmt = $this->db->prepare("SELECT id, name FROM users WHERE id = :id");
        $stmt->bindParam(':id', $id, PDO::PARAM_INT);
        $stmt->execute();
        $user = $stmt->fetch(PDO::FETCH_ASSOC);

        if ($user) {
            $userObj = new User($user['id'], $user['name']);
            $this->redis->set($cacheKey, json_encode($user)); // 缓存用户数据
            return $userObj;
        } else {
            $nullUser = new NullUser();
            $this->redis->set($cacheKey, json_encode(null), ['ex' => 60]); // 缓存空对象，过期时间60秒
            return $nullUser;
        }
    }
}

// 示例用法
$redis = new Redis();
$redis->connect('127.0.0.1', 6379);

$db = new PDO("mysql:host=localhost;dbname=testdb", "username", "password");
$userService = new UserService($redis, $db);

$user = $userService->getUserById(-1); // 请求一个不存在的用户ID

if ($user instanceof NullUser) {
    echo "User not found.n";
} else {
    echo "User ID: " . $user->getId() . "n";
    echo "User Name: " . $user->getName() . "n";
}

?>

在这个例子中，我们定义了一个 UserInterface 接口，User 类实现了这个接口，代表实际的用户数据。NullUser 类也实现了 UserInterface，代表一个空用户对象。UserService 负责从缓存或数据库中获取用户数据。如果数据库中找不到用户，UserService 会返回一个 NullUser 对象，并将其缓存起来。下次请求相同的ID时，就可以直接从缓存中获取 NullUser 对象，避免穿透到数据库。注意，缓存空对象时，设置一个较短的过期时间，防止大量的无效数据长期占用缓存空间。

布隆过滤器（Bloom Filter）

布隆过滤器是一种概率型数据结构，用于快速判断一个元素是否存在于一个集合中。它具有空间效率高和查询速度快的特点，但有一定的误判率。也就是说，布隆过滤器可能会告诉你“可能存在”，但绝对不会告诉你“肯定不存在”。

布隆过滤器的工作原理

布隆过滤器使用一个位数组和多个哈希函数。当一个元素被添加到集合中时，它会被多个哈希函数分别映射到位数组中的多个位置，并将这些位置设置为 1。当查询一个元素是否存在于集合中时，同样使用这些哈希函数计算出多个位置，如果这些位置上的值都为 1，则认为该元素可能存在于集合中。

布隆过滤器的优点

• 空间效率高： 布隆过滤器只需要很小的空间就可以存储大量的元素。
• 查询速度快： 查询时间复杂度为 O(k)，其中 k 是哈希函数的个数。

布隆过滤器的缺点

• 存在误判率： 布隆过滤器可能会将不存在的元素判断为存在。
• 无法删除元素： 一旦元素被添加到布隆过滤器中，就无法删除。

PHP 代码示例：使用 Redis 实现布隆过滤器

虽然PHP本身没有内置的布隆过滤器，但是我们可以使用Redis的Bitmap数据结构来模拟实现一个简单的布隆过滤器。

<?php

class BloomFilter {
    private Redis $redis;
    private string $name;
    private int $bitSize;
    private int $hashCount;

    public function __construct(Redis $redis, string $name, int $bitSize = 1000000, int $hashCount = 7) {
        $this->redis = $redis;
        $this->name = $name;
        $this->bitSize = $bitSize;
        $this->hashCount = $hashCount;
    }

    private function getOffsets(string $value): array {
        $offsets = [];
        for ($i = 0; $i < $this->hashCount; $i++) {
            $hash = crc32($value . $i); // 使用不同的种子
            $offsets[] = abs($hash % $this->bitSize);
        }
        return $offsets;
    }

    public function add(string $value): void {
        $offsets = $this->getOffsets($value);
        foreach ($offsets as $offset) {
            $this->redis->setBit($this->name, $offset, 1);
        }
    }

    public function contains(string $value): bool {
        $offsets = $this->getOffsets($value);
        foreach ($offsets as $offset) {
            if ($this->redis->getBit($this->name, $offset) == 0) {
                return false;
            }
        }
        return true;
    }
}

class UserService {
    private Redis $redis;
    private PDO $db;
    private BloomFilter $bloomFilter;

    public function __construct(Redis $redis, PDO $db, BloomFilter $bloomFilter) {
        $this->redis = $redis;
        $this->db = $db;
        $this->bloomFilter = $bloomFilter;
    }

    public function getUserById(int $id): ?array {
        $cacheKey = "user:{$id}";
        $cachedUser = $this->redis->get($cacheKey);

        if ($cachedUser) {
            return json_decode($cachedUser, true);
        }

        // 先检查布隆过滤器
        if (!$this->bloomFilter->contains((string)$id)) {
            return null; // 认为不存在，直接返回
        }

        $stmt = $this->db->prepare("SELECT id, name FROM users WHERE id = :id");
        $stmt->bindParam(':id', $id, PDO::PARAM_INT);
        $stmt->execute();
        $user = $stmt->fetch(PDO::FETCH_ASSOC);

        if ($user) {
            $this->redis->set($cacheKey, json_encode($user)); // 缓存用户数据
            return $user;
        } else {
            // 数据库中不存在，将ID添加到布隆过滤器
            $this->bloomFilter->add((string)$id);
            return null;
        }
    }

    public function initBloomFilter(): void {
        $stmt = $this->db->query("SELECT id FROM users");
        while ($row = $stmt->fetch(PDO::FETCH_ASSOC)) {
            $this->bloomFilter->add((string)$row['id']);
        }
    }
}

// 示例用法
$redis = new Redis();
$redis->connect('127.0.0.1', 6379);

$db = new PDO("mysql:host=localhost;dbname=testdb", "username", "password");

$bloomFilter = new BloomFilter($redis, 'user_bloom_filter');

$userService = new UserService($redis, $db, $bloomFilter);

// 初始化布隆过滤器，将数据库中现有的用户ID添加到布隆过滤器中
$userService->initBloomFilter();

$user = $userService->getUserById(-1); // 请求一个不存在的用户ID

if ($user) {
    echo "User ID: " . $user['id'] . "n";
    echo "User Name: " . $user['name'] . "n";
} else {
    echo "User not found.n";
}

?>

在这个例子中，我们使用 Redis 的 Bitmap 数据结构来实现布隆过滤器。BloomFilter 类负责添加元素和判断元素是否存在。UserService 在查询用户之前，先检查布隆过滤器。如果布隆过滤器认为用户不存在，则直接返回 null，避免访问数据库。如果在数据库中找不到用户，则将该用户ID添加到布隆过滤器中，下次请求相同的ID时，布隆过滤器会认为该用户存在，从而避免缓存穿透。

布隆过滤器参数选择

布隆过滤器的性能受到位数组大小和哈希函数个数的影响。位数组越大，误判率越低，但占用的空间也越大。哈希函数越多，误判率越低，但计算时间也越长。

可以使用以下公式来估算布隆过滤器的参数：

• m = -n * ln(p) / (ln(2))^2 (m: 位数组大小, n: 元素数量, p: 误判率)
• k = (m / n) * ln(2) (k: 哈希函数个数)

例如，如果我们要存储 100 万个元素，并希望误判率低于 1%，则：

• m = -1000000 * ln(0.01) / (ln(2))^2 ≈ 9585058 (大约需要 9.6MB 的位数组)
• k = (9585058 / 1000000) * ln(2) ≈ 6.64 (哈希函数个数约为 7 个)

空对象模式与布隆过滤器的结合使用

可以将空对象模式和布隆过滤器结合使用，以达到更好的防御效果。例如，可以先使用布隆过滤器判断元素是否存在，如果布隆过滤器认为不存在，则直接返回空对象。如果布隆过滤器认为存在，则尝试从缓存中获取数据。如果缓存中没有数据，则访问数据库。如果数据库中不存在该元素，则将空对象缓存到缓存中，并将该元素添加到布隆过滤器中。

综合防御策略

除了空对象模式和布隆过滤器，还可以采取以下措施来防御缓存穿透：

• 参数校验： 对客户端请求的参数进行校验，过滤掉明显不合法的请求。
• 限流： 对接口进行限流，防止恶意攻击者发起大量的请求。
• 监控： 监控数据库的访问情况，及时发现异常情况。

不同策略的对比

下面是一个表格，对比了空对象模式、布隆过滤器和参数校验的优缺点：

策略	优点	缺点	适用场景
空对象模式	实现简单，无需额外的依赖。可以有效防止大量无效请求直接访问数据库。	缓存中会存在一些空对象，占用一定的缓存空间。需要设置合理的过期时间。	数据不存在的情况比较常见，且对缓存空间占用不敏感的场景。
布隆过滤器	空间效率高，查询速度快。可以有效过滤掉大部分不存在的请求。	存在误判率，可能会将不存在的元素判断为存在。无法删除元素。需要合理的参数配置。	数据量很大，且需要快速判断元素是否存在，可以容忍一定误判率的场景。
参数校验	可以有效防止非法请求。实现简单，无需额外的依赖。	只能过滤掉明显的非法请求，无法防止所有缓存穿透。	所有场景，作为基础的安全措施。

PHP防御缓存穿透的实践经验

1. 选择合适的策略： 根据实际情况选择合适的防御策略。如果数据不存在的情况比较常见，且对缓存空间占用不敏感，可以使用空对象模式。如果数据量很大，且需要快速判断元素是否存在，可以容忍一定误判率，可以使用布隆过滤器。
2. 合理配置参数： 布隆过滤器的参数配置对性能影响很大，需要根据实际情况进行调整。
3. 监控系统： 监控数据库的访问情况，及时发现异常情况。
4. 定期更新布隆过滤器： 如果数据库中的数据发生变化，需要定期更新布隆过滤器。

总结一下今天的分享

今天我们深入探讨了PHP应用中缓存穿透的防御策略，重点介绍了空对象模式和布隆过滤器，并提供了相应的PHP代码示例。通过结合使用这两种方法以及其他防御措施，可以有效地保护我们的数据库，提高系统的性能和安全性。

选择合适的防御策略，提升系统健壮性

不同的防御策略有各自的优缺点，在实际应用中应该根据业务场景和需求选择合适的策略，或者将多种策略结合使用，以达到更好的防御效果。同时，需要持续监控系统的性能和安全性，及时发现和解决潜在的问题。

持续优化，构筑坚固的缓存防线

缓存穿透是一个持续存在的问题，需要不断地学习和探索新的防御方法。通过不断地优化缓存策略和防御措施，我们可以有效地保护我们的系统，提高用户体验。